【数据分享】不同共享社会经济路径下中国未来280个城市土地数量数据集(免费获取)

news2024/9/22 17:24:49

了解未来城市土地数量对于城市规划、社会经济发展和气候变化研究具有重要意义。通过分析不同共享社会经济路径下中国未来城市土地数量的数据,可以为未来城市发展趋势和可持续规划提供科学依据。

本次我们给大家带来的是不同共享社会经济路径下中国未来城市土地数量数据集!数据来源于国家青藏高原科学数据中心,包括中国280个城市在5种共享社会经济路径(SSPs)下的城市土地量,分别为SSP1-可持续发展、SSP2-中间道路、SSP3-区域竞争、SSP4-不平等和SSP5-化石燃料发展,数据单位为平方千米,时间范围为1990-2070年,数据提供.csv和.xls格式两种,数据集的制作流程在下文进行介绍。

大家可以自己去国家青藏高原科学数据中心下载数据,也可以在本公众号回复关键词 144 免费获取该数据,无需转发文章,直接可以获取数据!以下为数据的详细信息:

01 数据预览

我们以csv格式的SSP1-可持续发展和SSP5-化石燃料发展为例,预览一下这两种不同共享社会经济路径下1990-2070年城市土地数据:

1990-2070年SSP1路径下城市土地数量
1990-2070年SSP5路径下城市土地数量

下图为SSP1-可持续发展、SSP2-中间道路、SSP3-区域竞争、SSP4-不平等和SSP5-化石燃料发展,5种不同共享社会经济路径下2020-2070年中国城市土地数量的变化趋势:

02 数据详情

数据来源:

数据来源于北京师范大学的侯怡鸣等学者在国家青藏高原科学数据中心平台上分享的数据,网址为:https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/1d6ef682-aa60-4cb7-b59c-377b3d583a12

数据制作流程:

本数据集的制作流程主要包括:(1)基于城市土地、GDP、人口、城市化率等历史数据集建立模拟预测指标集。(2)使用套索回归、回归树、相关矩阵的方法,选取特征指标,用于训练历史模型。(3)使用层次聚类、K-means聚类方法对历史特征指标进行聚类,并使用决策树训练历史模型。(4)采用蒙特卡洛方法和迭代方式,以十年为一期动态迭代模拟未来城市土地数量。

文件命名:

以.csv和.xls格式保存。文件的名称为"SSP情景_Urban_land_(SD)"。其中,“SSP情景”代表不同的共享社会经济路径。“SD”代表城市土地模拟的不确定性。比如,SSP1_Urban_land.csv代表SSP1情景下2020-2070年中国各个城市的城市土地数量。此外,本数据集也包含了1990-2020年城市土地面积的历史数据。

数据说明:

本研究包含五种预测情景共享社会经济路径(SSPs) ,分别为SSP1-可持续发展、SSP2-中间道路、SSP3-区域竞争、SSP4-不平等和SSP5-化石燃料发展。在不同情景下,不同的城市可能经历不同的城市土地扩张速度。

时间范围:

1990-2020年(历史土地面积)

2030-2070年(预测土地面积)

时间分辨率:

10年

空间范围:

中国280个城市

数据单位:

平方千米(km2)

数据的引用:

侯怡鸣, 李伊雨, 黄庆旭. (2023). 不同共享社会经济路径下中国未来城市土地数量数据集(2020-2070) V1.0. 国家青藏高原数据中心. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2023.103094.

Hou, Y., Li, Y., Huang, Q. (2023). Dataset of future urban land quantity in China under different shared socioeconomic paths (2020-2070) V1.0. National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2023.103094.

文章的引用:

Hou, Y., Li, Y., Li, J., Huang, Q., Duan, X., Feng, X., & Zhu, G. (2023). Simulating the dynamics of urban land quantity in China from 2020 to 2070 under the Shared Socioeconomic Pathways. Applied Geography, 159, 103094.

如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行引用,更多数据详情和制作方法可以查看官网和文章获悉!

03 数据获取

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